В комментариях к предыдущему посту Саша справедливо заметил, что тему целей и принципов образования я упомянула, но не раскрыла.
А почему? Потому что тема оказалась очень объемной и со множеством измерений, я до сих пор её в себя до конца не вместила.

С одной стороны, у разных стейкхолдеров (заказчики образования, исполнители, получатели и посредники) есть свои, зачастую разнонаправленные цели. Например, российскому государству надо, чтоб я рожала как можно больше детей и не слишком много возмущалась; ДПО выгодно, чтоб я им денег занесла побольше, чтобы выйти из айти; блогерам, которые пишут про образование - чтобы подольше искала себя (потому что тогда буду больше их читать); а мне самой - иметь возможность максимально эффективно реализовывать свои ценности.

И это я ещё не завела шарманку про то, что и заказчики, и исполнители, и посредники, и получатели бывают очень разные и с точки зрения каждого можно рассматривать образование.

Наверное, самый интересный для меня сейчас (и в контексте AI, и вообще) вывод про цели обучения (в контексте студента): люди их не осознают.

Простое наблюдение: если пользователю предложить пройти простой тест с предустановленными вариантами ответа или гибко персонализировать обучение с помощью чат-бота, то в первом случае почти все сделают выбор, а во втором изрядная доля студентов стушуется и потеряется по дороге.

И это я сейчас преимущественно о взрослых студентах. Если же говорить про детей, то тут всё, что за пределами инстинктов, сплошная терра инкогнита. Если спросить ребёнка 10 лет, чему он хочет учиться, не показывая вариантов, не соблазняя и не увлекая ими, то скорее всего выяснится, что учиться он хочет ничему. Спасибо, пожалуйста, идите нафиг.

Поэтому, пожалуй, нулевая цель образования - показать пространство возможностей и помочь в нём не потеряться.

Сотрудники поддержки пользователей - святые люди с безграничным терпением. Это сложная работа, после которой слетают розовые очки и наивные представления о пользователях. Именно поэтому часто из хороших саппортов выходят отличные продакт менеджеры. Очередной раз мне напомнила об этом свежая производственная драма.

Мы в Stepik любим авторов и правда стараемся помочь. Это не всегда получается в силу разных ограничений. Но для нас это действительно приоритетное направление работы, прописаное в стратегии. Но иногда бывают совершенно выдающиеся ситуации, когда мы вынуждены их блокировать и расставаться с ними (кончно, иногда инциатива расставания исходит и от автора и это тоже нормально). В простых случаях это просто плагиат или нарушение законов РФ. Ну, там, знаете, реклама казино или курсы по созданию чего-нибудь незаконного. Но бывают пограничные случаи. Темы "на грани", токсичные авторы, частичный плагиат. Обычно мы стараемся сохранить автора, подсказать, что и как стоит доработать, чтобы курс продолжил существовать на платформе.

Но иногда бывают совсем сложные истории. Например, вот из свежего. Автор совершил две продажи. Утверждает, что оба покупателя пришли от него, но специальную ссылку, которая бы на это указала в принципе не использует. Обвиняет нас в воровстве (комиссия платформы отличается в зависимости от источника трафика). Угрожает судом, публичным унижением, шантажирует "так же я вам гарантирую публичную огласку и бесконечную рассылку прессрелизов, сейчас у вас есть возможность все исправить в противном случае ждите последствий". А потом и вовсе переходит к матерным оскорблением. Причём, оскорбляет лично сотрудника поддержки, который его ведёт.

Пользователя мы заблокировали, его курс сняли с продаж. Но меня сейчас мучит вопрос, как поддержать в такой ситуации саппорт, который оказался на первой линии. Как в целом лучше обрабатывать кейсы с угрозами и шантажом. Есть ли у вас такая практика? Может, существуют какие-то стандратные протоколы на такие случаи?

Матерный скриншот последнего сообщения приложу в комментарии, чтобы вы понимали, с чем приходится иметь дело.
P. S. Мы, кстати, в поисках специалиста customer success для поддержки авторов. Вдруг есть умные, добрые и психологически устойчивые желающие :)

Не сотвори себе кумира

Чистосердечное признание. Часто в непонятных ситуациях мне хочется смотреть на кого-то и действовать "по образцу". Типа вот хороший руководитель должен быть вот таким и сяким. А я не такая. Значит, надо переделывать себя, чтобы соответствовать. Будто есть какое-то правильно. И какое-то неправильно.
Но правда в том, что такая стратегия довольно безнадёжна. Я никогда не смогу быть лучшей, подражая кому-то. Как минимум потому, что копия всегда хуже оригинала. И никакого "правильно" обычно не существует.
Это, конечно, не значит, что нельзя заимствовать лучшие практики. Можно и нужно брать только то, что мне близко, пропуская через себя. Усиливать сильное, опираться на свои преимущества, а не пытаться как-то замаскировать недостатки.
Я иногда думаю, что "вот Х на моём месте бы делал вот так, а я не делаю, значит со мной что-то не так". Или вот в других компаниях по-другому строят отношения, может, и мне надо. Но каждый раз ловлю себя за руку и задаю себе вопрос "а что я себе бы посоветовала сделать на своём месте?"
Такой подход требует признать, что нет правильных ответов. Нельзя заглянуть в решебник. И преодолеть огромный дискомфорт от того, что не понятно, а не фигню ли я творю, если смотреть на длинной дистанции.

Выходи из комнаты, совершай ошибки

Мне не стыдно признаться, что я люблю начинать новое и бросать, когда понимаю, что не идёт. Про то, что такое не идёт напишу немного позже. Я даже книжки часто не дочитываю.

Это даёт огромную свободу выбора. Жизнь очень короткая штука. Ну сколько там у нас в лучшем случае? 80 лет? Из них активных в здоровом теле, здравом уме и трезвой памяти только лет 50-60. Если повезёт. При этом популярная эмпирическая аксиома гласит, что для того, чтобы стать настоящим профессионалом в чём-то, надо потратить на это 10к часов. Допустим, это по 40 часов в неделю, разделим это на 52 недели в году. Около 5 лет потребуется на достижение профессионализма. Если предположить, что надо упарываться именно до этого предела, то у нас в лучшем случае 12 попыток найти "дело жизни". А мир такой большой и разнообразный!

Некоторым везёт. Они сразу находят дело, которое их тянет, которое они не могут не делать. Вот есть у меня сестрёнка, которая в свои 14 лет предпочитает рисование сну и еде. Это тоже не совсем здорОво, но по крайней мере не оставляет пространства для сомнений в том, что надо делать.

Но большинство из нас (и я в том числе) в целом не имеют такой ярко выраженной страсти. А часики-то тикают. Для себя я вижу выход в том, чтобы пробовать много нового. Вкладывать в это какой-то объем усилий, чтобы пройти первую Долину Отчаяния и выйти на Склон Просветления. И уже из этого состояния понимать, надо ли идти дальше, к стабильности и профессионализму или это не та дорога. Если после первого провала и осознания собственной глупости и беспомощности и выхода из него не возникает желания продолжать во что бы то ни стало, значит, надо пробовать что-то ещё.

Из этого я делаю сразу несколько выводов. Во-первых, что популярная в образовании метрика доходимости (COR - completion rate) не совсем корректна и может не отражать образовательные результаты ученика. Т.е. человек может быть вполне счастлив и достиг своих целей в момент, когда бросил курс, скажем, на 70%. Во-вторых, что современное образование эту проблему выбора пути никак не адресует - в большинстве своём оно ещё на этапе, когда надо выбрать профессию на всю жизнь сразу после школы, а дальше в лучшем случае курсы повышения квалификации. В-третьих, мне совершенно необходимо, чтобы было какое-то современное решение, которое помогает "пощупать" разные профессии и выбирать свой путь последовательно, а не хаотичными метаниями по рынку труда.

Сегодня делала разбор (предыдущий тут) приложения для обучения пению Simply Sing. Оно покорило меня очень внимательной работой с эмоциональным состоянием пользователя и продуманным онбордингом.

К сожалению, я не сообразила сохранить как-то рекламу, но она очень классная - в коротком эмоциональном ролике показано, как девушка сперва поёт очень плохо, потом подстраивает песни под свой голос и вот уже поёт шикарно. Упор на одну фичу и одну понятную простую историю, очень наглядно и эмоционально.

До пейвола нам дают необходимый минимум:
- понимание ключевых преимуществ приложение
- формирование картинки, как будет выглядеть наша счастливая совместная жизнь с продуктом
- похвалу и чувство собственной причастности
- возможность приложить небольшое усилие и получить классный результат
- первую ощутимую пользу и демонстрацию вау-фичи
- возможность помечтать, как мы классно будем петь любимые песни, адаптированные специально под особенности нашего голоса.

У приложения подписочная модель. Без покупки подписки дальше онбординга пойти нельзя. Минимально можно купить одну неделю (считай, платный триал за $6). При покупки годовой подписки неделя на 83% дешевле, чем при покупке одной недели.

Успешен ли такой подход к онбордингу и монетизации? В открытых источниках я нашла информацию, что приложение запущено в 2022 году. За два с половиной года оно дошло до 400к загрузок и $900к в месяц в iOS и 800k загрузок and $300k revenue на андроиде (оценочные значения, данные SensorTower). Сколько они вливают в рекламу и окупается ли это - не известно. Но известно, что у того же разработчика есть целая линейка музыкальных приложений и скорее всего они "переопыляются", снижая стоимость привлечения одного пользователя. Похоже, что приложение довольно успешно и можно на него ориентироваться как на хороший пример.

Приложу в первом комментарии файл со скриншотами и комментариями для тех, кто сам не хочет себе устанавливать, а посмотреть интересно.

P.S. Пока пыталась снова повстречать Ту Самую рекламу, пролистала несколько раз по кругу сторис в инстаграме и получила уведомление, что похожа на робота и меня так и забанить могут.

"Правда не такая важная вещь, чтобы её скрывать"

Соискателям иногда, наверное, кажется, что если наврать с три короба в резюме и написать, какой ты офигенный и как помог компании вырастить прибыль в разы, то тебя сразу возьмут на работу и будут платить стотыщмильонов денег. Но есть нюанс. Профессиональный рынок довольно тесный. И все друг друга так или иначе знают. Лично или через несколько рукопожатий. А если не знают, то это выглядит подозрительно. Поэтому на самом деле стоит извлекать максимум из правды, а не откровенно врать.

Я уже несколько раз сталкивалась, что кандидат врёт в своём резюме. А потом либо ко мне приходят за рекомендациями и я честно рассказываю, как было на самом деле. Либо сама запрашиваю рекомендации и узнаю, что всё было совсем не так. Но сегодня произошла совсем уж нелепая ситуация: пришла кандидатка, с которой мы работали в одно время, в одной компании и, судя по её резюме, над смежными задачами. При этом я ничего о ней не знаю. И никто из бывших коллег, которые работали близко к этим задачам, тоже. За несколько запросов удалось выяснить, что она действительно работала в компании. Но совсем не на той позиции, которая у неё указана в CV. Естественно, всё остальное, написанное в резюме и сказанное на скрининговом собеседовании резко теряет смысл. При этом если бы достижения были более скромными, но правдивыми и хорошо описанными, я с большой вероятностью бы на неё обратила внимание и пригласила пообщаться.

Когда я говорю про "хорошо описанными", я имею ввиду, что человек осознавал, зачем делает свою работу, как она связана с целями бизнеса, выделил только самое главное. А в идеале ещё подумал, что важно для конкретного работодателя, на чью вакансию он откликается, и написал именно об этом.

Всё это напомнило мне историю из моего детства, когда знакомые продавали очень кислые, отвратительные яблоки на рынке. На все вопросы говорили, что они очень вкусные и вообще классный товар, не пожалеете. Кто-то пробовал, плевался, ругался и уходил. Кто-то покупал и возвращался скандалить. А кто-то не возвращался. Так что немного денег на этом они заработали. Но репутацию, конечно, испортили. Поэтому никто не вернулся к ним в следующий раз за товаром. Даже за хорошим. А сейчас я понимаю, что даже это можно было бы подать как "кислые яблоки для вашей шарлотки". Или даже "яблоки пикантные, хорошо подойдут для варенья". И честно, и тоже были бы продажи, и все были бы довольны.

Для того, чтобы понимать, насколько наши курсы в hyperskill соответствуют требованиям рынка (и, естественно, дорабатывать то, что не соответствует), мы собираем и анализируем базу вакансий.

Сегодня я вам принесла небольшое сравнение ключевых требований в вакансиях джунов с требованиями к "взрослым" разработчикам. Вакансии в подборке только англоязычные, собранные с разных агрегаторов за последние месяцы.

Во-первых, конечно, количество очень отличается. Вакансий Junior * Developer всего чуть больше 7% от всех 2,5 тысяч вакансий software developers в нашей базе. (* - уточнение, какой именно Developer)

Во-вторых, среди Junior * Developer почти в половине случаев отсутствует указание конкретного стека в названии вакансии. Тогда как в среднем только 15% от всех вакансий - это просто Software Developer, остальные более специфичны (C++ Developer, Python Developer, etc).

В-третьих, среди Junior вакансий в топе востребованных встретились языки, которых нет в общей выборке, - php и c#. Я не знаю, с чем это связано. Возможно, это ошибка выборки, возможно есть какая-то объективная причина для этого.

В-четвёртых, у Junior Developer больше "общих" навыков - базы данных (mysql, mongodb, postgresql), навык веб разработки, написания API. У Developers без приставки Junior такое уже не просят (думаю, предполагается по умолчанию), зато хотят занания фреймворков - django, redux, spring boot, flask, mvvm и т.п. И ожидают наличие DevOps компетенций (kubernetes, ci/cd)

Удивительно, но набор софтов почти не отличается. Разве что от джуна хотят способности адаптироваться (что логично). Но я ожидала, что разница будет больше.

Ещё мне было интересно посмотреть на сочетание языков. Для Python Developer 23% вакансий требуют ещё знание sql, и 18% - знание javascript. А с Junior Python Developer очень интересно - в большой части вакансий помимо Python ожидают почему-то ещё и знания Java и spring boot. Возможно, впрочем, это проблемы с нашей выборкой - таких вакансий в подборке очень мало.

В первом комментарии положу картинки с подробностями для желающих посмотреть внимательнее.

Нашла интересный свежий отчёт про спрос на AI навыки в Штатах. В первой части отчёта речь идёт в первую очередь про "традиционные" AI скиллы ( Computer Vision, Deep
Learning, Feature Engineering, Hugging Face Transformers, Large Language Modeling, Machine Learning Methods, and Unsupervised Learning).
Во второй части авторы переходят к более интересным (с т.з. скорости роста и шума вокруг) generative AI навыкам.

Что мне показалось интересным в нём:
- если "традиционные" AI навыки в первую очередь важны в IT, то спрос на genAI в дизайне, маркетинге и писательстве уже выше, чем в IT
- спрос на genAI навыки у консалтинговых фирм (особенно KPMG) выше, чем у FAANG'ов
- очень интересно сравнение со спросом на Tensor Flow. Он тоже весьма бодро рос, но по сравнению с GenAI будто вовсе стоял на месте. Ну, и в целом ранние более сложные AI навыки очень медленно расли в спросе - за три года всего вдвое выросло количество вакансий, которые их требовали.
- в последний месяц-два количество вакансий, требующих genAI снизилось. Интересно, это смена тренда или просто небольшой отскок?
- мне ещё показалось интересным, что AI скиллы ("традиционные") чуть не больше всего востребованны в издательском бизнесе
- тем, кто боится порабощения роботами, стоит идти в гостинично-ресторанный и туристический бизнес. Ну или сферу бытовых услуг, транспорт или там сельское хозяйство. Здравоохранение тоже выглядит многообещающе.

В hyperskill делаем онбординговый квиз на 30 экранов. Когда я первый раз такое увидела в приложении - где-то в начале этого года - восхитилась. Было очень любопытно отвечать на вопросы. Интересно получить результат. Сейчас, когда вижу в приложении такой квиз, отваливаюсь примерно на третьем вопросе, как только понимаю, к чему дело идёт. Почему мы его всё же делаем - вопрос для отдельного поста 🙂

И я задумалась, это какая-то общая особенность или конкретно тут что-то пошло не так. С ходу нашла десяток примеров, где классное решение превращалось в навязчивое и раздражающее очень быстро:
- хэштеги в инстаграме, твиттере - сперва было полезно и классно, потом их загадили рекламой и стало невозможно использовать
- каналы в телеграме - сперва был чудесный источник информации, теперь у каждого свой канал, а то и несколько (не буду показывать на себя пальцем)
- пуш уведомления в телефоне. Раньше был полезный инструмент, теперь каждый норовит что-то мне слать. Поэтому я либо очень строго отключаю уведомления у всех, либо просто их все разом смахиваю
- чат-боты на сайтах. Используются повсеместно. Часто настроены плохо, пытаются заменить общение с человеком. И часто воспринимаются как что-то очень бесящее. Хотя изначальная идея очень здравая.
- геймификация. За ней лежит очень хорошая концепция - вовлекать людей в активность, используя особенности нашего мышления. Но когда в банке появляются ачивки типа "Комфортайзер" и "КМС по шопингу" начинаешь понимать, что где-то мы свернули не туда.

Спросила у chatGPT что следующее в очереди. Мой умный помощник самокритичен как я. "Скорее всего, следующим деградирующим функционалом станут генеративные ИИ-ассистенты (например, чат-боты с ИИ и LLM), так как сейчас они активно внедряются во многие сферы. Ещё одним кандидатом может стать персонализация контента и рекомендаций". Не могу с ним не согласиться.

Поэтому в идеальном мире надо либо очень быстро подхватывать тренды, либо уже не заходить в них, а искать следующие. Как думаете, что будет следующими пушами и геймификацией?

Современному джуну знание AI инструментов нужно больше, чем знание ООП

Услышала сегодня такую точку зрения и задумалась. Звучит холиварно. Но, наверное, когда-то звучало так же холиварно, что программисту важнее знать ООП, чем бинарный код. И что вы таки думаете?

С моей точки зрения, понимание ООП и других парадигм программирования (а ещё структур и алгоритмов, паттернов проектирования, сложности алгоритмов, да того ж бинарного исчисления) - это про изменение системы мышления и способа решения задач. А знание AI инструментов - про навык ускорения и самоорганизации что ли. Т.е. можно скопировать со стековерфлоу, можно воспользоваться копайлотом. Но всё равно придётся разбираться, почему эта фигня делает не то, что ты от неё хочешь.

При этом понятно, что тот, кто умеет пользоваться AI, но не знает ООП скорее всего сможет реализовать просто приложение быстрее, чем тот, кто знает ООП, но не знает AI. Вопрос скорее вот в чём. Вот есть эти два гипотетических кандидата. Один - мастер Copilot'а, а второй - получил диплом с отличием в CS в каком-нибудь приличном вузе, но в глаза не видел никакие AI тулзы, и даже в chatGPT не заходил ни разу. И вот вы нанимающий менеджер в какой-нибудь средней или крупной компании и ищете себе Junior разработчика. Кого наймёте? На кого даже смотреть не станете?

Итак, я лечу домой с web summit и везу полную голову мыслей на тему. Вообще саммит продлится ещё день, но завтра мне надо поздравить ребёнка с днём рождения :)

Главное впечатление: я поняла, почему 90% стартапов проваливаются! Они делают одинаковую хайповую фигню, которая не решает ничьих проблем. Итак, я обошла все стенды стартапов. Что-то просто прочитала мельком, с кем-то поговорила, где-то послушала питчи. Вот примерное описание 90% стартапов: AI powered solution with unique approaches and personalization that transforming <название отрасли>
Среди оставшихся 10% встречались прям классные штуки: машинка, которая сканирует ноготь и чётенько на нём печатает картинку. Стартап, которые по описанию юзерстори проходит по сайту, записывает видео, пишет документацию с видео и сам поддерживает это счастье в актуальном состоянии.
И несколько ещё интересных решений встретила в agriTech, sustainability и robotics.
Задалась вопросом, а не делаем ли мы где-нибудь тоже хайповую фигню, которая не решает ничьих проблем.

Я потихоньку распаковываю мысли и наблюдения с WebSummit. По-прежнему самая интересная для меня тема - какие стартапы там представлены, что они делают, как их успехи.

У меня сложились определённые впечателния о представленности стартапов по отраслям, странам. По тому, что я увидела, самая интересная, разнообразная и достаточно широко представленная категория стартапов - Sustainability & cleantech. Как я уже писала, очень много всего про AI. Особенно много AI агентов для сайтов и AI инструментов для разработчиков.

Меньше всего было Web3 стартапов. Я думала сперва, что это волна схлынула. Но коллеги поделились информацией, что примерно в те же даты, что и Web summit проходит какая-то крупная конфа про крипту где-то в Азии. Так что рано пока ещё Web3 хоронить 🙂 Я увидела совсем мало про красоту. Всего (целый?) один стартап про NFT. Почти ничего про умный дом и мало про умные девайсы. Последнее меня поразило в самое сердце, потому что кажется, что AI открывает какие-то огромные возможности в этой области.

По странам я увидела большое присутствие стартапов из Бразилии, Германии и, конечно, Португалии. Естественно, русские стартапы, которые никуда не релоцировались, представлены не были (хотя, судя по всему, тех, кто уехал было не мало).

Изначально мне показалось, что соотношение инвесторов и стартапов очень грустное и на саммите огромный дисбаланс продавцов и покупателей. Но на второй день и людей с табличкой investor было больше, и я поискала информацию и поняла, что покупатели тоже приехали. Инвесторов было больше тысячи.

Почти всё описанное выше - субъективные впечатления. Я их сейчас фиксирую, но не очень им верю. Чтобы проверить себя, я написала парсер для сайта веб саммита, который собирает для меня информацию по стадиям роста, описанию, отрасли и стране стартапов, которые на самом деле там были. Мне страшно любопытно, насколько я могу доверять своим ощущениям. Поэтому я сейчас запощу, как увидела, а потом проверю себя на данных. И напишу апдейт.

Сегодня с микро исследованием про распределение стартапов, которые приехали на web summit. Вчера писала из ощущений. Сегодня всех посчитала и что-то про них поняла. Наверное.

Итак. Топ-5 стран, чьи стартапы были представлены:
- Португалия (11.02%)
- UK (9.15%)
- Германия (8.65%)
- Бразилия (8.45%)
- США (7.90% - вот это вообще было для меня, конечно, не очевидно, как-то казалось, что их совсем не много)

Топ-5 категорий:
- AI & machine learning (16,25%)
- SaaS (15,69%)
- Healthtech & wellness (9.05%)
- Fintech & financial services (7.29%)
- Sustainability & cleantech (5.33%)

Следующий срез, который меня интересовал, как по разным странам распределяются стартапы разных категорий. Там есть интересое.
Например, AI & machine learning стартапов из Штатов 25.48% от всех стартапов из Штатов. А в Португалии их всего 12.33% от всех Португальских стартапов.

Самый большой процент SaaS от всех - в Германии. Их аж 19.19% от всех немецких стартапов.

Среди испанских стартапов больше всего Healthtech & wellness. Это меня, пожалуй, не удивляет. Страна победившего социализма с очень возрастным населением.

В Штатах HR & recruitment (5.73% от всех американских стартапов) вдвое популярнее, чем Sustainability & cleantech (2.55%).

Моё любимое образование входит в топ-5 категорий в небольшом количестве стран. Среди них Бразилия, Египет, Украина, Франция.

В комментариях положу пару графиков на тему. Если вам вдруг тоже интересно посмотреть на полный список, пишите, поделюсь гугл табличкой.

P.S. Писать код с Coursor - это, конечно, прекрасно. Задачи типа "хочу распарсить вот этот сайт и сложить результаты в гугл.табличку" решаются с минимальными знанями и за полчаса активных действий. Из знаний мне потребовалось умение формулировать задачи и минимальное знание html.

Кнопка "сделай мне красиво" наконец работает

Вот только что испытала катарсис. Написала русским по белому "А можно сделать отображение каталога программ на этой странице более красивым?". Открываю страницу через несколько минут и не узнаю. Она правда стала нормальной. Не то, чтоб стильно-дизайнерской, но людям это показывать уже можно.

Рассказываю по порядку, вдруг вы захотите тоже поробовать и восхититься.

Мне надо было быстро сделать рабочий сервис, желательно не привлекая разработку (потому что это обычно долго, а мне как обычно надо вчера). У меня была базовая почти правильная версия, которую с помощью AI на коленке собрал мой руководтель. Я решила, что отличный повод протестить новую AI IDE Windsurf. Реально новую, анонс был две недели назад.

Процесс установки и настройки оказался реально простым. От скачивания файла до начала реальной работы над проектом - не больше 10 минут. Все нужные библиотеки он скачал с моим минимальным участием.

За полчаса где-то разобралась в коде и настроила окружение (проект маленький), начала вносить свои изменения. И это просто люто-бешенный восторг. Например, вот с таким промптом: "Мне нужно сделать так, чтобы по сгенерированному пеймент линку была возможность вводить промокод", который некоторые из джунов, с которыми я работала, не поняли бы, мой новый друг понял с первого раза. Ещё и любезно предложил нагенерить мне промо кодов для тестирования.

В целом задача более или менее решена, осталось немного потестировать и уже можно отдавать пользователям.

На последок я решила с ним поболтать по душам. Знаю, что многие наши студенты чувствуют, что недостаточно хороши, стесняются признаться, что чего-то не понимают. Поэтому я написала Windsurf'у, что чувствую себя плохим программистом. Он меня довольно последовательно утешил, рассказав, что именно у меня получается хорошо:

Помните, что быть хорошим разработчиком - это не значит знать всё. Это значит:
1. Уметь решать проблемы
2. Быть готовым учиться
3. Создавать работающие решения
4. Думать о пользователях
И судя по вашему проекту, вы отлично справляетесь со всеми этими задачами!

В комментариях покажу было/стало, чтобы вы сами могли оценить, стало ли красиво.

Каждый год в Stepik выбирают номинантов и победителей премии Stepik Awards...

Это наш такой внутренний Оскар. В этом году выбор ещё сложнее, чем в прошлом. Чем больше крутых и разнообразных курсов на платформе, тем сложнее выбрать лучшего. Тем развесистее система критериев. Тем жарче споры внутри команды.

Как сравнить супер популярный курс по Python от супер популярного автора и отличный нишевый курс про фрезеровку ЧПУ для чайников? А если есть интересный курс по сложной теме, но ещё довольно сырой и неровный по качеству, зато автор продолжает его дорабатывать, - это как лучше или хуже, чем сильный проработанный курс по теме, по которой есть уже сотня отличных сильных и проработанных курсов? Можем ли мы вообще сравнивать бесплатные и платные курсы, и что будет, если бесплатные лучше, хотим ли мы его награждать и активно продвигать?

Зато теперь я знаю, откуда берётся темнокожая девушка в роли Гаал Дорник в сериале от нетфликс (в оригинале это мужчина, доктор наук). На правах руководителя я настояла на том, чтобы в этом году среди номинантов были не только мужчины айтишники. Потому что поняла, что это это система с обратной связью. Поощряем, награждаем, продвигаем курсы по IT от мужчин-программистов, получаем больше курсов по IT от мужчин программистов. И при разговорах с потенциальными новыми авторами я слышу что-то вроде "а, степик, да у вас же только дешёвые курсы для начинающих программистов". Что вообще-то довольно давно не правда. Пришло время признать, что у нас есть не только дешёвые и бесплатные курсы, не только курсы для начинающих, не только курсы для программистов.

Как маркетплейсу нам важно разнообразие и способность удовлетворять разные запросы пользователей на обучение, чтобы у человека не возникало мысли "где мне учить предмет Х", потому что ну понятно же где всё надо учить. Чтобы была возможность предлагать комплиментарные курсы: что-то вроде "идёшь на курсы по программированию? Пройди заодно курс про здоровье спины и выгорания".

Может показаться, что "да кому это нужно, это ж не нобелевка, а всего лишь Stepik Awards". Но в нашем маленьком комьюнити авторов всё бурлило уже после того, как мы запустили голосование за приз зрительских симпатий. Что будет после объявления номинантов и победителей... запасаемся валерьянкой или чем покрепче.

Уже почти месяц рассказываю всем, кто под руку подвернётся (в основном, конечно, коллегам) про гениальный подход к продажам, который я встретила на WebSummit.

Продукт Story to doc.

Изначально я зацепилась за необычное и провокационное оформление их стенда. CEO компании стоял на стенде, одетый в некое подобие тоги 🙂 И там было что-то такое чуть-чуть вызывающее в оформлении то ли in data we trust, то ли что-то вроде того.

Продукт, который они делают, я не искала и не придумала бы искать сознательно. Но та задача, которую он обещает решить, попадает в мою большую боль. Позиционирование звучит так: We've (AI)tomated from user story prompt to “How to” videos. Always up to date.

Я знаю, как сложно поддерживать в актуальном состоянии такие видео. Поэтому ни в одном из моих продуктов их нет. Если такая штука будет, она закроет многие потребности, которые есть у меня, как у продакта. Видео-документация, тестирование "по смыслу", возможно, даже онбординговые видео. В общем, я попалась.

Дальше вообще шикарный трюк. Мне предложили записаться на демо. На январь. Потому что раньше слотов нет. Я не знаю, существует ли продукт на самом деле на момент моей записи на демо. Если нет - это особенно крутой заход. Собрать заявок на демо до создания продукта, попутно демонстрируя, что уже есть некоторый ажиотаж.

В общем, я не знаю, хорош ли продукт. Но подход просто шикарный

Тренды edTech 2025

Сегодня для коллег готовила обзор обстановки, в которой мы скорее всего будем жить в следующем году. Я прочитала разнородные прогнозы - от big4, крупных платформ вроде Udemy и курсеры, специализированную edTech аналитику. Фокусировалась в первую очередь на взрослом образовании. Хочу поделиться своими личными впечатлениями о трендах в этой области. Никакой объективностью тут и не пахнет, конечно. Чисто мои наблюдения и выводы.

1. Начну с поведенческих трендов, которые на мой взгляд будут оказывать максимальное влияние на образование. Это общее недоверие - огромная доля пользователей уже сталкивалась с фейковыми новостями, дипфейками, фродом, поддельными отзывами. Из этого тренда следует запрос на достоверность, подтверждённость. И на информационную безопасность, этику использования данных и т.п. Другой важный поведенческий тренд - экономика нетерпения. Большинство людей сейчас предпочитают быстрые решения, обучение внутри соц.медиа. Это несомненно скажется и на образовании, которое традиционно медленное и сложное. Есть и обратная история - запрос на возвращение в реальную жизнь, отсоединение от интернета и замедление. Т.е. с одной стороны хочется быстро, здесь и сейчас, вдохновения и лайфхаков и соц.сетей. Но с другой - это перегружает и заставляет хотеть снова общаться с живыми людьми. Последнее, кажется, выражается в том числе в возрастающем числе комьюнити.

2. Ещё один важный для меня источник информации о будущем - запрос на стартапы от YC. Как мне кажется, есть два запроса, которые могут поменять образование: на AI инженерные инструменты и на стартапы, способные создать миллион рабочих мест. Как только появится новый тип инженерных инструментов, появится запрос на специалистов, способных с ними работать. И этих специалистов должен кто-то готовить. Как только появятся стартапы, способные трудоустроить миллион человек, понадобится этот самы миллион человек с нужными новыми скиллами. И их тоже нужно будет готовить как-то по-новому.

3. Основные навыки, на которые сейчас растёт спрос:
- GenAI (курсера пишет о росте спроса на 800+%)
- традиционные AI навыки (компьютерное зрение, PyTorch, ML)
- Этика данных (data ethics, управление данными)
- риск-менеджмент и кибербезопасность
- бизнес-скиллы (особенно HR)

4. Технологии и подходы в образовании, от которых ожидают самого большого роста в 2025
- AR/VR - с ростом популярности девайсов открываются возможности для внедрения их в образования, а образования в них. В этом тренде я немного сомневаюсь, я его встретила в нескольких отчётах, но выглядит местами больше как копипаста каких-то старых прогнозов, чем как актуальная оценка ситуации.
- внедрение genAI инструментов - внутри этого и персонализация, и помощь на лету, и оценка, и что-то новое, о чём мы ещё не знаем
- обучение скиллам, а не профессиям - такой запрос есть и у физиков, и у компаний
- нано обучение - крошечные модули, помогающие быстрее получить какие-то очень конкретные навыки
- совместное обучение с другими людьми (комьюнити, p2p обучение, гибридное обучение)
- роботикс в обучении - тоже встречала в несколькоих отчётах и статьях. Мне кажется, что влияние этого тренда недооценивают, т.к. то, как бегут в робототехнику крупные компании, скорее всего повляет и на обучение в каком-то довольно близком будущем.

Чего почти не встретила, но ожидала - геймификации и персонализации. Главные базворды прошлых лет мелькают в основном в мелких и не очень надёжных источниках. И по большей части в связки с genAI

В первом комментарии положу презентацию с картинками и ссылками на источники.

Когда я была ребёнком, помню, "нашёл работу по знакомству" было чем-то негативным. Ну, типа, сам-то он бездарь, только по знакомству и взяли.

И сейчас я не могу понять, а, собственно, почему? Каждый раз, когда начинаю думать о найме, я открываю список контактов. Листаю его и думаю, кто подходит на ту позицию, которую я хочу заполнить. Кто может знать того, кто подходит на эту позицию. Кто может помочь нанять хорошего человека. Потому что как и многие нанимающие менеджеры не раз делала неудачный найм. И знаю, как дорого и сложно исправлять такие ошибки. И в целом процесс найма не доставляет мне особенного удовольствия. Поэтому я стараюсь искать людей проверенных, про которых я знаю, какой результат они могут выдать, как покажут себя в бою. Или хотя бы тех, кто может этих проверенных порекомендовать и честно рассказать про плюсы и минусы.

И это главная причина, по которой я считаю ложь в резюме одной из самых больших глупостей при поиске работы. Я никогда не возьму к себе и не порекомендую другим человека, который был однажды за таким замечен. Я всегда постараюсь найти бывших коллег кандидата и спросить у них, как там на самом деле было. Рассказать свою версию правды, выделить выгодные факты и не выделять невыгодные - да. Откровенно врать - прям совсем нет.

Меня, к слову, тоже брали на работу "по знакомству". И по началу я от этого как-то смущалась (потому что стереотипы из детства не так просто побороть). А сейчас думаю, что это ж значит, что меня захотели по знакомству порекомендовать. Это ж вообще-то очень хорошо.

А у вас с этим как? Есть ли списки бывших коллег, которых готовы рекомендовать? Или вы готовы всех рекомендовать? Или вообще такими глупостями не занимаетесь, чтобы потом не прилетело за плохую рекомендацию?

Продуктовый лидер обязан быть безбашенным оптимистом. Реалистам, пессимистам и скептикам в этом деле не место.

Как только начинаешь сомневаться, внимательно рассматривать ситуацию под разными углами со всеми ее рисками, становится очевидно, что делать новые продукты, открывать новые компании, вносить серьезные крупные улучшения в существующий продукт не имеет смысла. Потому что 70-90% новых стартапов закрываются в течение первого года жизни, 85% продуктовых гипотез не ведут к росту бизнеса. Вероятность ошибиться существенно превышает вероятность успешного исхода.

Поэтому без 100% уровня заряда оптимизмом мы/вы обречены на постоянное попадание в яму отчаяния. И ладно, сам посидишь там какое-то время, но большинство людей, вроде нас, продактов, должны вдохновлять, мотивировать и вести за собой команду - разработку, часто продуктовый маркетинг, саппорт, продажи. Человек из той дыры, в которую попадает за отсутствием достаточного уровня оптимизма, не может докричаться до людей, которые сидят в соседних ямах из-за своих тараканов или просто общей беспросветности жизни. Надо сверху кричать, с высоты своего уровня: "Нормально, всё будет, прорвёмся!"

Конечно, оптимизм не отменяет здравого смысла. У нас всё-таки должен быть какой-то план Б, какое-то понимание, на что мы можем рассчитывать, как мы можем выкручиваться в период временного кризиса. Но базовая надежда на светлое будущее, ожидание хорошего исхода должно быть безусловное.

Как хакнуть удачу

То и дело где-то пробегает мысль про то, что для успеха одних усилий мало, нужна ещё и удача. И в целом я с этим, конечно, согласна. Другой вопрос, что она имеет, кажется, простую формулу: случайные возможности, которые предоставляет мир + наша способность их заметить и использовать. Поэтому я вывела такой алгоритм

1. Определяем, куда примерно хотим прийти. Мне кажется, что SMART цели скорее мешают тут, потому что сужают область поиска. А вот карты желаний или, скажем, OKR - самое то

2. Почаще тусим в пространствах, где любят пробегать возможности, приближающие нас к цели.
- комьюнити и клубы по интересам
- конференции
- нетворкинговые встречи (примерно в нужном направлении)
- учебные группы - чем более известное и престижное учебное заведение, тем больше возможностей через него проходит
- иногда бываю всякие неожиданные места. Вспоминаем классику: Здравствуйте, это канал об аниме? — Да. — Как мне пропатчить KDE2 под FreeBSD?

3. Держим мозг открытым. И полупустым. Человек, на 120% загруженный мелкими бытовыми заботами не заметит возможность, даже если сунуть её ему под нос и показать пальцем. Человек, который уверен, что уже всё знает и этот мир ему абсолютно понятен, - тем более

4. Увидели возможность - хватаем. Думать и анализировать потом будем. Обычно время на реакцию очень ограничено. Кто первый осознал, успел, тот и словил за хвост свою удачу. Тут стоит оговориться, что бывают необратимые решения с высокими ставками, над такими как раз стоит подумать подольше. Но их на самом деле довольно мало. Например, прокатиться с ветерком на крыше электрички - высокие риски и зачастую необратимо. А запитчить потенциальному инвестору сырую идею - необратимо, но риск минимальный. Ну опозоримся, ну получим отказ. Тоже опыт.

5. Забываем миф про деньги в лёгкости. Почти всё стоящее в этой жизни требует вложения усилий и решимости довести дело до конца. Если в лёгкости и с наскоку не получилось, возможно, стоит попробовать ещё раз. Ну или нет и пойти подстерегать следующую возможность. Или и то, и другое одновременно. Тут уже надо смотреть, насколько потенциальный результат окупает вложения.

6. Отрекаемся от фатализма. Даже если у нас нет свободы воли, выгоднее думать и действовать так, будто есть. И, кстати, я почти уверена, что даже шуточные гадания, чтение гороскопов, прогнозов аналитиков и другие подобные практики форматируют наше сознание и заставляют видеть только события и возможности, подтверждающие то, что было предсказано. Оно нам надо?

Фантастическое образование 🤖📚

Мы уже довольно давно живём в научной фантастике: до телепортов не доросли, но роботы по улицам уже ездят. А в образовании всё по-прежнему довольно консервативно.

Мне стало любопытно сделать обзор подходов к обучению и передаче знаний в научной фантастике. Вдруг что-то из этого можно затащить и в нашу жизнь.

Сегодня — без антиутопий, постапокалипсиса и киберпанка. Только оптимистичная фантастика 🌱🌟

1️⃣ Начнём с любимого: гуманистическое образование
Как в Мире Полудня у Стругацких ✨
Образование там — это не система по вырезанию “нужных деталей” для машины общества, а среда для самосовершенствования.
В основе — вера в то, что у каждого есть талант и желание развиваться.
И если помогать и направлять, человек станет лучшей версией себя и будет получать радость от знания.
Причём, несмотря на технологии, всё держится на контакте с Учителем.
Похожее — в историях про Алису Селезнёву.

2️⃣ Другой пласт — передача знаний через вирусы и гены
Это совсем другое отношение к знаниям и к обучению 🧬
Например, в Детях времени разумные пауки передают Понимание генетически.
Оно становится валютой их мира.
Никаких школ — только наследуемый опыт и личное нарабатывание.

3️⃣ ИИ и образование
В Алмазном веке у Нила Стивенсона ИИ-учебник становится личным наставником:
учит через сказки, подталкивает к развитию, раскрывает потенциал 🤖📖
Но не всё так однозначно: в Feed М.Т. Андерсона есть Школа™,
которая учит детей быть идеальными потребителями 📺🧠
Вопрос: а если государство или корпорации будут использовать ИИ-обучение для своих целей?..

4️⃣ Загрузка знаний в мозг
У Азимова в Профессии нужные знания просто записываются за минуты.
Но не ты решаешь, что учить — решает специальная машина.
А те, кто не подходит — считаются слабоумными.
Но только они сохраняют способность думать самостоятельно

5️⃣ И, конечно, геймификация в образовании
Игра Эндера — лучшее, что я встречала на эту тему.
Всё обучение построено на симуляциях.
Главный вывод — игра развязывает руки, позволяет быть смелее, креативнее, свободнее.

P.S.
Забавный эффект от написания этого поста — я нашла себе несколько книжек по теме:
📘 Accelerando — Чарльз Стросс
📗 Обделённые — Урсула Ле Гуин
📙 Голем XIV — Станислав Лем
И спасибо ChatGPT — помогал исследовать тему и подсказывал, что я ещё не читала 😄